選課日期：113/12/05截止
課程名稱
深度學習於腦影像分析應用 Deep Learning Applications in Neuroimaging
（對應總課程名稱：跨域AI 實作微學分課程AXB AI Co-Teaching Program）
授課教師
生命科學院 陳卓逸 助理教授
生命科學院 陳冠志 博士候選人
醫學院 紀以柔 博士候選人
課程概述與目標
本課程提供深度學習技術在臨床醫學腦影像分析中的初步應用，內容涵蓋基礎深度學習技術，包括卷積神經網路（CNN）等模型之概念與實作，並結合腦出血電腦斷層(CT)及自閉症、失智症磁振造影（MRI）等實際臨床腦影像數據進行分析與實踐。學生將學習如何應用適用於腦影像數據的深度學習流程，包括影像前處理、模型訓練與模型表現評估，並模型結果解釋。
透過本課程，學生將能夠在課後了解深度學習如何判讀腦影像與病灶識別的原理與實作，包含：
– 理解深度學習基礎概念：掌握深度學習的基本原理，特別是卷積神經網路（CNN）等模型在腦影像資料分析應用中的原則與理論。
– 習得腦影像數據分析技巧：了解如何處理與分析大腦結構性磁振造影（MRI），並應用深度學習技術進行探索。
– 應用AI於臨床與研究情境：理解如何將深度學習模型應用於腦部疾病分類之分析及促進認知神經科學研究相關之實務經驗。
課程日期
12/11(三) 10:10-17:20
12/18(三) 13:20-15:10
課程總時數
8小時
上課地點
圖資401電腦教室[YM]
修課人數上限
20人
先修科目或先備能力
▉是，修課學生須具備：python程式設計__之相關知識或能力
學生自備物品
可自備筆電
作業、考試、評量
期末成果100%。
課程大綱
| 單元主題 | 內容綱要 | 講授 | 示範 | 習作 | 其他 |
| Medical Image Analysis | What Is Computer Vision and Understanding the CNN Architecture Type | 1hr | 3hr | 3hr | – |
| 常見腦部疾患概述 | 概述ASD, AD, Intracranial cerebral hemorrhage之定義、診斷準則與臨床表現 | 1hr | – | – | – |
課程進度表
| 日期 | 課程進度、內容、主題 | |
| 12/11 | 何謂電腦視覺與CNN模型架構簡介 What Is Computer Vision and Understanding the CNN Architecture Type | |
| 實作part1:影像前處理方式 Input Image Preprocessing | ||
| 常見腦部疾患概述 | ||
| 實作part2:疾病腦影像分類模型 Image Classification | ||
| 實作part3:模型解釋 Model Explainability | ||
| 12/18 | 期末報告 |
課程教材
Kulkarni Akshay, Shivananda Adarsha, Sharma Nitin Ranjan (2022). Computer Vision Projects with PyTorch: Design and Develop Production-Grade Models. APress.
微學分課程Q&A
📌 我想修微學分課程，該如何報名/進行選課？
每門課程將於開課前三週至前一週間開放選課，請同學於選課截止日前至ICT選課系統進行報名。
📌 若是學期課加開的微學分課程，我可以修學期課又修微學分嗎？
完全不可。學生不得同一學期選修學期課及微學分，僅能二擇一。微學分若成功認計僅可計於【自由學分】，而非【必修學分】。
補充說明：學期課是學校課務系統上選的3學分課程，微學分則是在ICT系統上報名的課程，兩者的永久課號不同。有的學期課微學分將會分成-1,-2,-3或A,B,C三階段來進行，每完成一階段，需再報名下一階段選課。若是課程內容設計具連貫性，則未修-1或A者，不得選修-2,-3或B,C課程。
📌 我是校外學生，請問可以選課嗎？
校外學生請點擊ICT選課系統頁面右上角【非本校學生申請賬號】，完成註冊後可以進入系統選課。若該課程不開放給校外學生選課，則無法進行報名。
📌 若已經畢業/在職中，可以選課嗎？
校內/校外的【非學生】身份者，請在選課前寄信詢問授課教師是否可以參與課程，獲教師同意後再進行選課報名，修課名額將以【校內在學學生】為優先。
📌 如何得知是否選上了該課程？
請於選課截止的隔日至選課系統查詢選課結果。
📌 我已經選了課程，該如何退選？
① 若選課報名未截止，可直接在ICT選課系統上點擊【取消報名】。
② 若報名已截止至開課日前，請寄信給助理corlyn@nycu.edu.tw 告知退選意願並說明原因。
③ 若開課當日/課程已進行中，請寫信給授課教師，經老師同意後，截圖/轉寄信件內容給助理。
📌 若沒有退選/無故缺席課程會如何？
未依規定辦理課程退選或無故未到課，將取消該同學兩月內之ICT選課權益，即2個月內無法報名選課系統上的任何課程。
📌 若無法出席課程，該如何請假呢？
若學生因故無法出席課程，請於上課前兩日寫信給授課教師說明請假原因(請附上姓名、學號及請假事由)。
📌 我是學士/碩士/博士生，可以報名選修微學分課程嗎？
可以。惟請留意該學分是否認計為畢業學分，將由您的系所決定。為避免學分爭議，請於抵免前詢問系所該門課的學分是否可以認計。研究生修習之微學分不得採計於畢業學分。
📌 修微學分課程需要繳學分費嗎？
無需。
📌 課程會有成績嗎？
微學分的修課方式比照一般課程，必須通過課堂之作業、測驗、討論、實驗或成果發表等教學活動規定，經授課教師認證，該修課結果通過或不通過。
📌 微學分完修證明該如何申請？
請至微學分課程頁面查詢完修證明申請表，並於結課日前提交申請，詳細規定請參閱表單內容。
📌 申請完修證明就表示匯出學分了嗎？
否，兩者是分開的，授課教師提供成績後，由創創工坊核檢學生修課結果，確認同學【通過】課程後，會在2-4週內以電子檔寄出。而學分登錄表，則需到選課系統下載。
📌 修課結果會直接出現在成績單上嗎？
否，請同學必須於畢業當學期統一提出抵免申請。請至ICT選課系統上【匯出學分登錄表】，經系所認計及各單位簽核完成後，該成績才會出現在成績單上。